package com.example.demo.leetcode.top;

import java.util.Arrays;

/**
 * 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。
 *
 * 子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。
 *
 *  
 * 示例 1：
 *
 * 输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
 * 输出：4
 * 解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。
 * 示例 2：
 *
 * 输入：nums = [0,1,0,3,2,3]
 * 输出：4
 * 示例 3：
 *
 * 输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]
 * 输出：1
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence
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 **/
public class Array_最长递增子序列 {

    public void maxLength(int [] arr){

        int [] dp = new int[arr.length];

        for(int i=0;i<arr.length;i++){
            for(int j=0;j<i;j++){
                if(arr[i]>arr[j]){
                    dp[i]=Math.max(dp[j]+1,dp[i]);
                }
            }
        }


    }








    //动态规划解法 定义 dp数组 dp[i] 中存储以 nums[i]为结尾的 子序列最大长度
    public int lengthOfLIS3(int[] nums) {

        int [] dp = new int [nums.length];
        Arrays.fill(dp,1);
        int count = 0;
        for(int i =0;i<dp.length;i++){
            for(int j=0;j<i;j++){
                if(nums[i]>nums[j]){
                    dp[i]=Math.max(dp[j]+1,dp[i]);
                }
            }
        }
        //遍历dp找出最大的;
        return 1;
    }












    //动态规划解法 定义 dp数组 dp[i] 中存储以 nums[i]为结尾的 子序列最大长度
    public int lengthOfLIS2(int[] nums) {

        int[] dp = new int[nums.length];
        Arrays.fill(dp, 1);
        int count = 0;

        for (int i = 0; i < dp.length; i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if(nums[i]>nums[j]){
                    dp[i]=Math.max(dp[i],dp[j]+1);
                }
            }
        }

        for(int i=0;i<dp.length;i++){
            count= Math.max(count,dp[i]);
        }

        return count;
    }

}
